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决定系数r2权威发布_决定系数r2计算公式(2024年12月精准访谈)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：观点更新日期：2024-12-02

决定系数r2

【基于机器学习算法的模型参数区域化方法在无测站流域径流模拟中的应用 | Engineering】（吴厚发, 张建云等）模型参数估计是无测站流域径流模拟中需要解决的关键问题。参数区域化是应用最广泛的方法，但模型参数与流域特征间的非线性关系是参数区域化的主要障碍。本文以黄淮海流域内38个小流域为研究对象，进行了径流模拟研究，纳什效率系数（NSE）、决定系数（R2 ）和百分比偏差（PBIAS）的统计结果表明 SWAT模型在各流域径流模拟中具有良好的性能。利用与气候、土壤、植被和地形相关的9个指标来表示与水文过程相关的流域特征。采用6种回归模型分析SWAT模型参数与流域特征之间的定量关系，这些模型包括：线性回归方程（LR）、支持向量回归（SVR）、随机森林（RF）、k近邻（kNN）、决策树（DT）和径向基函数（RBF）。首先，将38个流域依次假定为无测站流域。然后，利用其余37个供体流域构建拟合参数的回归模型，估算目标流域的模型参数，进行径流模拟。此外，本文也将基于相似性的区域化方法与基于回归分析的方法进行了对比。结果表明：基于支持向量回归的区域化方法估计模型参数时径流模拟精度高。与传统的线性回归方法相比，机器学习算法处理非线性关系的能力突出，因而提高了无测站流域径流模拟的精度。不同区域化方法在湿润地区的表现比较接近，而机器学习算法的优势在干旱区更为明显。当研究区内含有嵌套流域时，由于流域密度高、空间距离短，此时采用基于相似性的区域化方法最好。研究结论可为无测站流域的洪水预报和水资源规划提供参考。「Engineering」开放获取全文：网页链接

八步搞定Python数据分析，轻松上手！嘿，大家好！今天我想跟你们分享一下如何用Python搞定数据分析。其实，这个过程并没有你想象的那么复杂，只要你有耐心和一些基本的Python知识，你就能轻松上手。下面我会一步一步带你走完整个流程。第一步：导入必要的库 𐟓š 首先，你需要导入一些必要的库。比如，pandas用于数据处理，numpy用于数值计算，matplotlib用于数据可视化。这些库基本上是Python数据分析的三大支柱。第二步：读取数据 𐟓‚ 读取数据是第一步，也是最基础的一步。你可以用pandas的read_csv函数来读取CSV文件。这个函数非常强大，能帮你轻松处理各种数据格式。第三步：数据清洗 𐟧𜊦•𐦍…洗是为了确保数据的质量和一致性。你可以用head函数查看数据的前几行，用isnull().sum()检查缺失值的数量，然后用dropna()函数删除含有缺失值的行，最后用drop_duplicates()函数处理重复值。第四步：数据探索与可视化 𐟓ˆ 数据探索与可视化是为了让你对数据有更深入的理解。你可以用describe函数获取数据的描述性统计信息，用hist函数绘制直方图，用scatter函数绘制散点图，最后用corr函数计算相关性矩阵。第五步：特征工程 ⚙️ 特征工程是为了选择和转换数据的特征，以便于建立模型。你可以用选定的特征来构建特征矩阵，然后用标准化方法进行特征缩放。第六步：建立模型 𐟏—️ 建立模型是为了对数据进行建模和预测。你可以用train_test_split函数将数据划分为训练集和测试集，然后用线性回归模型进行训练。第七步：模型评估与优化 𐟔犦补ž‹评估与优化是为了评估模型的性能并进行参数调优。你可以用均方误差(MSE)和决定系数(R2)等指标来评估模型的预测结果，然后用GridSearchCV函数进行参数优化。第八步：结果可视化和报告 𐟓Š 最后一步是把分析结果以图表和报告的形式展示出来。你可以用scatter函数绘制实际值和预测值的散点图，以及其他适用的图表来展示分析结果。好了，这就是用Python搞定数据分析的八步流程。希望对你有所帮助！如果你有任何问题，欢迎在评论区留言，我会尽力解答。𐟘Š

机器学习模型预测结果展示 𐟓Š 从给出的预测结果来看，模型的精度和预测准确性确实不错。以下是对几种模型的预测结果进行的具体分析： 𐟓ˆ 随机森林（RF）模型在训练集上的表现：从图片中可以看到，RF模型在训练集上的预测结果与真实值非常接近，几乎完全重合。在测试集上的表现：预测结果同样表现出色，与真实值的差距较小。 𐟓Š 梯度提升机（LightGBM）模型在训练集上的表现：LightGBM模型在训练集上的预测结果与真实值也非常接近，大部分数据点都在0.8至1.0的范围内。在测试集上的表现：预测结果同样令人满意，大部分数据点都在0.7至1.0的范围内。 𐟓ˆ XGBoost模型在训练集上的表现：XGBoost模型在训练集上的预测结果与真实值非常接近，大部分数据点都在0.8至1.0的范围内。在测试集上的表现：预测结果同样表现出色，大部分数据点都在0.7至1.0的范围内。 𐟓Š 性能指标此外，从提供的性能指标来看，三个模型的RMSE（均方根误差）和R2（决定系数）也都在可接受范围内，表明模型的预测能力较强。综上所述，这些模型在精度和预测准确性方面都表现得相当不错，可以认为这些模型是有效的机器学习模型。

长三角半糯粳稻外观品质评价与分级研究稻米的外观品质是决定其市场竞争力的关键因素，因此建立科学的外观品质评价方法对于规范稻米市场和促进水稻产业的健康发展具有重要意义。近期，扬州大学完成了一项题为“长三角地区半糯粳稻外观品质”的研究，该研究在《中国农业科学》2024年第57卷16期正式发表。该研究参照GB/T 15682—2008《粮油检验稻谷、大米蒸煮食用品质感官评价方法》，采用人工评价方式获取半糯粳稻的外观品质评分，并测定各类外观指标，包括垩白、透明度、粒型和色空间相关指标。通过皮尔森相关性系数、最大相关性最小冗余性、竞争自适应重加权采样和交集特征选取方法，分析了垩白、透明度、粒型和色空间相关指标与半糯米外观感官评分的关系，筛选出能决定半糯米外观品质的核心指标，构建了半糯米外观评分估测模型，并进行验证。研究发现，交集特征选取方法筛选出的垩白米透明度（X4）、整体透明度（X6）、垩白度（X9）和L*(X10)这四个指标构建的半糯米外观评分估测模型Y=5.68＋0.17X4＋0.19X6-0.03X9-0.12X10的准确度和稳定性最高，模型验证的决定系数（R2）为0.86，RMSE为0.32。使用此模型估测长三角地区3个稻作区绝大部分半糯米的外观分后，发现长三角地区半糯米材料前20%、20%—50%、50%—90%、最后10%的外观评分范围分别是大于0.23、-0.48—0.23、-1.68—-0.48、小于-1.68。这些评分范围可以代表半糯米外观品质的四个等级：一级、二级、三级、等外。不同外观等级的半糯米的粒型指标、垩白指标、透明度指标和色空间指标存在显著梯度差异，但其数值范围之间存在不同程度的交叉。参照长三角地区半糯米各外观等级的外观评分范围，可以快速通过外观估测评分确定单个半糯米材料外观的优劣情况。通过外观估测模型对半糯米进行综合评价，有利于兼顾半糯米不同外观表型，能够准确反映半糯米外观的实际情况。

2024中级经济师基础回忆版题目 𐟓… 2024年11月17日下午，中级经济师考试第四场，我们为大家整理了一些单选题目的回忆版，供大家参考。 𐟔 62. 反映政府实际参与社会经济活动的指标是： 𐟓ˆ 财政支出规模 𐟌𞠶3. 完全竞争市场的典型商品是： 𐟌𝠥𐏩𚦥’Œ玉米 𐟓ˆ 64. 帕累托最优是指： 𐟏† 最具有经济效益的状态 ⚖️ 65. 合同行使撤销权的时效是： ⏳ 90日 𐟒𜠶6. 收入会使政府： 𐟓ˆ 净资产增加 𐟚렶7. 股东上任后，不可以直接处置： 𐟚력…쥏𘨴⤺犊𐟓Š 16. 决定系数越接近0，拟合效果越： 𐟓‰ 差 𐟓Š 17. 不属于盈利能力的指标是： 𐟚력𚔦”𖨴榬𞥑訽짎‡、现金比率、存货周转率、资产负债率 𐟓œ 18. 决议可撤销的情况包括： 𐟚렦𒡦œ‰表决权、违法、表决不到规定人数 𐟓œ 19. 股东担保需要经过： 𐟚련‚ᤸœ会决议 𐟓œ 20. 或有债务与一般债务的区别在于： 𐟚렩☧›…容缺失 𐟓Š 21. 社会融资规模包括： 𐟏栤𚺦𐑥𘁨𔷦쾣€外币贷款、信托贷款、非金融企业筹资 𐟒𓠲2. 不属于现金流通的是： 𐟚렧Ž𐩇‘流通的具体内容 𐟏栲3. 商业银行扩张信用派生存款后，缴存中央银行准备金，提取现金数据，企事业单位税款： 𐟏栥•†业银行的运营流程 𐟓Š 24. 标准差平方根与均值的比较： 𐟓ˆ 标准差平方根大于均值 𐟓Š 25. R2的取值范围： 𐟓Š R2的取值范围 𐟓Š 26. 属于无回答误差的是： 𐟓Š 无回答误差的具体情况 𐟓Š 27. 待补充： 𐟓Š 具体内容待补充 𐟔 请大家根据回忆版题目，结合自己的知识，认真备考，祝大家取得好成绩！

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